Апробация новой технологии налоговых камеральных проверок на базе нейросетевых математических моделей.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2004

Апробация новой технологии налоговых камеральных проверок на базе нейросетевых математических моделей.

С позиции общесистемных законов кибернетики сделано теоретическое обоснование и апробация на практике новой компьютерной технологии камеральных проверок и отбора налогоплательщиков для выездных проверок. Горбатков С. А., Сашечев В. В., Мехова Т. Н., Бесхлебнова Г. А., Колбин Б. Г., Лучникова Н. И.

 

Сентябрь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2004

Нейросетевые технологии в экономике: сравнение с классическими методами.

Обоснована необходимость применения современных интеллектуальных технологий в экономике. Показана сравнительная эффективность применения нейросетевых и традиционных статистических методов и моделей на примере налоговой системы региона. Исмаилова Л. А., Орлова Е. В.

 

Сентябрь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2004

Нейросетевая САПР технологического перевооружения машиностроительного производства.

Описаны функции нейросетевой САПР технологического перевооружения машиностроительного производства и реализованы методы решения задач организации и управления проектами технологической подготовки производства, классификации и группирования деталей, оптимизации технологических процессов проектирования планировок оборудования реконструируемых производств. Селиванов С. Г., Селиванова М. В.

 

Сентябрь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2004

Диспетчер задач вычислительной системы на базе нейронных сетей.

Рассмотрен пример построения нейросетевого диспетчера задач в гетерогенных вычислительных системах. Предложена архитектура диспетчера, его основные управляемые и управляющие диспетчера. Проведено моделирование диспетчера. Деев И. А., Фрид А. И.

 

Сентябрь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2004

Нейропроцессорные функции рекурсивных фильтров и их нейрофизиологические аналоги.

Рассмотрены теоретические вопросы построения рекурсивных нейропроцессоров (РНП), решающих обыкновенные дифференциальные уравнения. Построение разностных схем вычислений осуществилось на базе введенных новых понятий рекурсивного дифференцирования и рекурсивной производной. Приведены рекурсивные схемы решения уровней первого и второго порядка. Установлена аналогия полученных РНП с реверберационными структурами различных систем мозга животных и человека. Бакусов Л. М.

 

Сентябрь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2004

Нейросетевой подход к распределению потоков транспорта на перекрестках произвольной конфигурации.

Рассмотрен подход к решению задачи распределения потоков транспорта на перекрестках произвольной конфигурации, основанный на использовании нейронных сетей; приведены функциональная и информационная модели информационной системы для распределения потоков транспорта; рассмотрены виды и алгоритмы обучения нейронных сетей; приведены результаты экспериментов по исследованию эффективности предлагаемого подхода; получено повышение эффективности решения задачи распределения потоков транспорта на 10–15%. Юсупова Н. […]

 

Сентябрь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2004

Синтез нейросетевых алгоритмов параметрического управления в условиях интервальной неопределенности.

Предложен подход к построению беспоисковых самонастраивающихся систем с эталонной моделью обобщенного настраиваемого объекта, основанный на реализации контуров самонастройки в нейросетевом базисе. Разработана методика синтеза нейросетевого нелинейного регулятора параметрического управления, обеспечивающего высокое качество отработки параметрических возмущений в условиях интервальной неопределенности. Лютов А. Г.

 

Сентябрь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2004

Оценка сложности нейросетевых моделей на основе энтропийного подхода.

Рассмотрено применение энтропийного подхода для оценки сложности НС-модели. Показано, что на основе этого подхода удается найти компромисс между сложностью НС-модели и ее точностью. Приведен пример выбора структуры НС-модели газотурбинного двигателя и анализ влияния ее точности на энтропию системы автоматического управления. Васильев В. И., Валеев С. С.

 

Сентябрь 01st, 2004 подробнее


    Fatal error: Cannot redeclare wp_pagenavi() (previously declared in /home/neurocomp/webapps/neurocomp_ru/wp-content/plugins/wp-pagenavi/core.php:13) in /home/neurocomp/webapps/neurocomp_ru/wp-content/themes/FLER/includes/pagination.php on line 295